eprintid: 32934
rev_number: 15
eprint_status: archive
userid: 12
dir: disk0/00/03/29/34
datestamp: 2026-09-23 02:32:50
lastmod: 2026-09-23 02:32:50
status_changed: 2026-09-23 02:32:50
type: thesis
metadata_visibility: show
creators_name: Apreza, Egi
creators_nim: 22.12.2483
contributors_name: Hartanto, Anggit Dwi
corp_creators: Universitas AMIKOM Yogyakarta
title: KOMPARASI KINERJA ALGORITMA NAIVE BAYES DAN
SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DALAM 
KLASIFIKASI SENTIMEN WARGANET TWITTER
MENGENAI ISU IBU KOTA NUSANTARA (IKN) PADA
SEKTOR PENDIDIKAN
ispublished: pub
subjects: 000.000.006
divisions: sch_phy
full_text_status: restricted
keywords: Analisis Sentimen, Twitter, Ibu Kota Nusantara, Pendidikan, Naive
Bayes, Support Vector Machine, Sentiment Analysis, Twitter, Nusantara Capital City (IKN), Education.
abstract: Pembangunan Ibu Kota Nusantara (IKN) sebagai proyek strategis nasional
menimbulkan beragam respons dari masyarakat, khususnya terkait dampaknya
terhadap sektor pendidikan. Media sosial Twitter (X) menjadi sarana utama bagi
warganet untuk menyampaikan opini, baik yang bersifat mendukung, menolak,
maupun netral. Banyaknya data opini yang muncul secara cepat dan masif
menyebabkan analisis manual menjadi tidak efektif, sehingga diperlukan
pendekatan komputasi untuk mengidentifikasi dan mengukur kecenderungan
sentimen publik secara objektif. Ketidakstabilan dan tingginya variasi sentimen
tersebut berpotensi memengaruhi persepsi publik serta pengambilan kebijakan di
sektor pendidikan. 
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan membandingkan kinerja
algoritma Naive Bayes dan Support Vector Machine (SVM) dalam
mengklasifikasikan sentimen warganet Twitter terkait isu IKN pada sektor
pendidikan. Data penelitian berupa 2.006 tweet berbahasa Indonesia yang
dikumpulkan melalui proses crawling. Tahapan penelitian meliputi prapemrosesan

teks (cleaning, case folding, tokenisasi, stopword removal, dan
stemming), pelabelan sentimen otomatis menggunakan IndoBERT,
penyeimbangan data dengan oversampling, ekstraksi fitur menggunakan TF-IDF,
serta evaluasi model menggunakan confusion matrix dan Stratified K-Fold Cross-Validation.
date: 2026-02-24
date_type: published
institution: Universitas AMIKOM Yogyakarta
department: Fakultas Ilmu Komputer
thesis_type: bachelor
thesis_name: skripsi
citation:   Apreza, Egi  (2026) KOMPARASI KINERJA ALGORITMA NAIVE BAYES DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DALAM KLASIFIKASI SENTIMEN WARGANET TWITTER MENGENAI ISU IBU KOTA NUSANTARA (IKN) PADA SEKTOR PENDIDIKAN.  S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.   
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/32934/1/COVER.pdf
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/32934/2/BAB%20I.pdf
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/32934/3/BAB%20II.pdf
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/32934/4/BAB%20III.pdf
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/32934/5/BAB%20IV.pdf
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/32934/6/BAB%20V.pdf
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/32934/7/Daftar%20Pustaka.pdf
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/32934/8/Sourcecode%20-%2022.12.2483.zip
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/32934/9/Publikasi.pdf